如果你想快速写入文件流，那么你可以让stream读缓冲区更大:

wfstream f;
const size_t nBufferSize = 16184;
wchar_t buffer[nBufferSize];
f.rdbuf()->pubsetbuf(buffer, nBufferSize);

此外，当向文件写入大量数据时，逻辑扩展文件大小有时比物理扩展文件大小更快，这是因为在逻辑扩展文件时，文件系统在写入之前不会将新空间归零。明智的做法是在逻辑上对文件进行比实际需要更多的扩展，以防止大量的文件扩展。在Windows上通过调用SetFileValidData或xfsctl在XFS系统上使用XFS_IOC_RESVSP64支持逻辑文件扩展名。

这是成功的(在2012年):

#include <stdio.h>
const unsigned long long size = 8ULL*1024ULL*1024ULL;
unsigned long long a[size];

int main()
{
    FILE* pFile;
    pFile = fopen("file.binary", "wb");
    for (unsigned long long j = 0; j < 1024; ++j){
        //Some calculations to fill a[]
        fwrite(a, 1, size*sizeof(unsigned long long), pFile);
    }
    fclose(pFile);
    return 0;
}

我刚刚在36秒内计时了8GB，大约是220MB/s，我认为这将耗尽我的SSD。同样值得注意的是，问题中的代码使用了一个100%的核心，而这段代码只使用了2-5%。

非常感谢大家。

更新:5年过去了，现在是2017年。编译器、硬件、库和我的需求都发生了变化。这就是为什么我对代码做了一些更改，并做了一些新的测量。

首先是代码:

#include <fstream>
#include <chrono>
#include <vector>
#include <cstdint>
#include <numeric>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cassert>

std::vector<uint64_t> GenerateData(std::size_t bytes)
{
    assert(bytes % sizeof(uint64_t) == 0);
    std::vector<uint64_t> data(bytes / sizeof(uint64_t));
    std::iota(data.begin(), data.end(), 0);
    std::shuffle(data.begin(), data.end(), std::mt19937{ std::random_device{}() });
    return data;
}

long long option_1(std::size_t bytes)
{
    std::vector<uint64_t> data = GenerateData(bytes);

    auto startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto myfile = std::fstream("file.binary", std::ios::out | std::ios::binary);
    myfile.write((char*)&data[0], bytes);
    myfile.close();
    auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count();
}

long long option_2(std::size_t bytes)
{
    std::vector<uint64_t> data = GenerateData(bytes);

    auto startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    FILE* file = fopen("file.binary", "wb");
    fwrite(&data[0], 1, bytes, file);
    fclose(file);
    auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count();
}

long long option_3(std::size_t bytes)
{
    std::vector<uint64_t> data = GenerateData(bytes);

    std::ios_base::sync_with_stdio(false);
    auto startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto myfile = std::fstream("file.binary", std::ios::out | std::ios::binary);
    myfile.write((char*)&data[0], bytes);
    myfile.close();
    auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count();
}

int main()
{
    const std::size_t kB = 1024;
    const std::size_t MB = 1024 * kB;
    const std::size_t GB = 1024 * MB;

    for (std::size_t size = 1 * MB; size <= 4 * GB; size *= 2) std::cout << "option1, " << size / MB << "MB: " << option_1(size) << "ms" << std::endl;
    for (std::size_t size = 1 * MB; size <= 4 * GB; size *= 2) std::cout << "option2, " << size / MB << "MB: " << option_2(size) << "ms" << std::endl;
    for (std::size_t size = 1 * MB; size <= 4 * GB; size *= 2) std::cout << "option3, " << size / MB << "MB: " << option_3(size) << "ms" << std::endl;

    return 0;
}

此代码使用Visual Studio 2017和g++ 7.2.0(新需求)编译。 我用两个设置运行代码:

笔记本电脑，Core i7, SSD, Ubuntu 16.04, g++ Version 7.2.0带有-std=c++11 -march=native -O3 桌面，Core i7, SSD, Windows 10, Visual Studio 2017 Version 15.3.1，带有/Ox /Ob2 /Oi /Ot /GT /GL /Gy

它给出了以下测量值(在抛弃1MB的值后，因为它们是明显的异常值): 两次option1和option3都将耗尽我的SSD。我没有期望看到这个，因为option2曾经是我的旧机器上最快的代码。

TL;DR:我的测量表明在文件上使用std::fstream。

按顺序尝试以下方法:

Smaller buffer size. Writing ~2 MiB at a time might be a good start. On my last laptop, ~512 KiB was the sweet spot, but I haven't tested on my SSD yet. Note: I've noticed that very large buffers tend to decrease performance. I've noticed speed losses with using 16-MiB buffers instead of 512-KiB buffers before. Use _open (or _topen if you want to be Windows-correct) to open the file, then use _write. This will probably avoid a lot of buffering, but it's not certain to. Using Windows-specific functions like CreateFile and WriteFile. That will avoid any buffering in the standard library.

您是否可以使用FILE*来代替，并衡量您所获得的性能? 有几个选项是使用fwrite/write而不是fstream:

#include <stdio.h>

int main ()
{
  FILE * pFile;
  char buffer[] = { 'x' , 'y' , 'z' };
  pFile = fopen ( "myfile.bin" , "w+b" );
  fwrite (buffer , 1 , sizeof(buffer) , pFile );
  fclose (pFile);
  return 0;
}

如果你决定使用write，试试类似的方法:

#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>

int main(void)
{
    int filedesc = open("testfile.txt", O_WRONLY | O_APPEND);

    if (filedesc < 0) {
        return -1;
    }

    if (write(filedesc, "This will be output to testfile.txt\n", 36) != 36) {
        write(2, "There was an error writing to testfile.txt\n", 43);
        return -1;
    }

    return 0;
}

我还建议你研究一下内存映射。这可能就是你的答案。有一次我不得不处理一个20GB的文件，把它存储在数据库中，而这个文件甚至没有打开。因此，解决方案是利用内存映射。不过我在Python中做到了。

尝试使用内存映射文件。

我建议尝试文件映射。我过去在UNIX环境中使用过mmapin，它所能实现的高性能给我留下了深刻的印象